答:从低成本、高性能和高扩张性的角度来说有如下处理方案:
流媒体- 允许摄取(并可能分析)任务关键型实时数据,这些数据可能会以爆发的形式出现在用户面前。
使用Hadoop/Spark这些系统,用户可以获得高度可扩展、低成本(商用硬件和开源软件)存储和计算,这些存储和计算可能会遇到大量问题,
Velocity(并发事务)在这里特别重要,这些引擎被设计为处理任意数量的并发读写。
企业数据仓库(EDW)与此处提到的其他系统截然不同。
就地分析
做大数据分析时,这几个技巧可以带来帮助
这篇文章主要介绍了python计算时间差的方法,实例分析了Python时间操作的相关模块与技巧,需要的朋友可以参考下
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